Corrélation des observations OVNI avec le Soleil

L'objectif de cet article consiste à déterminer la nature du facteur de corrélation soleil-OVNI.

J'avais déjà eu l'occasion d'évoquer ce sujet sur U-Sphere. Il est central dans les sujets ici développés dans la mesure ou il s'inscrit en conjonction de plusieurs autres aspects traités sur les pages de ce site. Pris séparément ce sont des pointeurs "faibles", néanmoins pris ensemble ils font émerger un tableau cohérent par:

• l'existence d'une relation forte entre les prophéties/mythes et le soleil, car ils désignent possiblement TOUS le risque systémique environnemental que constitue le soleil, (c'est probablement un phénomène récurrent dans l'histoire de l'humanité),

• les crops-circles qui nous rappellent combien l'émergence de nos civilisations n'a été rendue possible que grâce au contrôle environnemental et à la stabilisation des températures et donc ... aussi à la qualité du flux solaire. Ce lien Crop-Circle-Champs-Symboles retrace l'importance du lien qui existe entre l'émergence de l'agriculture, des symboles et enfin des civilisations. Quels que soient leurs créateurs, les crops-circles, paraissent être une forme de "Near Death Experiment(1)" à l'échelle des civilisations humaines, ils constituent les portes-étendards de l'histoire symbolique et culturelle humaine. Réalisés dans des champs de blé, implicitement ils nous parlent du contrôle environnemental et de notre propre conquête de l'espace et du temps et les constructions syntoniques (culture) qui en émerge. Par l'homme, par la naissance de l'agriculture, au delà de l'homme, par une stabilisation des températures sans précédent vis à vis des autres ages interglaciaires et tout au long de l'holocène : 10000 ans couverts par les Crops Circles, globalement, depuis le dernier "accident" climatique.

• une brique dans l'hypothèse "U-Sphere" qui s'inscrit dans l'idée d'une surveillance GENERALISEE des sphères environnementales par des intelligences exotiques. Dans ce contexte, il serait TRES réducteur de ne penser qu'au nucléaire: bien qu'important, il n'est qu'un aspect parmi d'autres composantes telles que le volcanisme, les failles sismiques (litho-sphère), la pollution (anthropo-sphère), ... Et donc, la question se pose aussi pour le soleil (helio-sphère).

Le risque environnemental solaire est GLOBAL et il parait bien plus élevé que nous le pensons:

• l'importance croissante du rôle du soleil dans l'histoire climatique de la terre, l'organisation fractale en puissance de 2 des éruptions solaires. Cela parait étrange, mais cela semble avoir un lien avec l'auto-organisation des systèmes dissipatifs pris à différentes échelles. Cela semble indiquer que quelque chose est susceptible d'arriver à l'échelle de dizaines d'années (peu précis), et cela n'a rien de très rassurant non plus (article toujours en cours: je suis hélas "noyé" sous les données et il y a des incohérences entre les ratios isotopiques du carbonne et de l'oxygène qui m'ont fait perdre pas mal de temps...)

• la très forte sous-estimation du risque solaire par la NASA et les pouvoirs publics, (quels que soient les pays), notamment à l'époque d'une société de l'information, (voir les échelles de notations associées): non seulement la probabilité du risque est importante, mais les résultats seraient DESASTREUX,

Toutes ces raisons font qu'il me paraissait important de revenir sur ce lien OVNI-Soleil.

Jeu de données

J'aurais pu utiliser les données recensées sur U-Sphere (sourcées par Luc Chastan et le NUFORC essentiellement, soit 4988 cas) toutefois elles restent encore trop peu nombreuses. Aussi, l'analyse qui suit a été conduite avec les données de Larry Hatch dont le site web, (U-Database, 17774 cas), n'existe aujourd'hui malheureusement plus (cherchant à avoir des nouvelles, Jacques Vallée m'a appris, il y a environ trois ans de cela, que Larry Hatch avait eu un AVC...)
Toutefois, à partir d'une disquette DOS envoyée par D. Weinstein, sans pouvoir le faire tourner, j'ai pu extraire et analyser le fichier de données binaire lié qui était crypté sous MS-DOS (programme en C). Le programme de L Hatch n'avait été malheureusement jamais été converti pour un système Windows... L'objectif ici n'est cependant pas de publier ses données, (il en fait un usage commercial), mais simplement de présenter les résultats extraits.

Page d'interface fonctionnelle de la base de données de Larry Hatch que je me suis ici amusé à reprendre à l'identique sous Access (le côté austère de MS-DOS est bien là !). Je lui avait à l'époque proposé de reprendre ce bout petit programme Access.

Finalement, après pas mal de soucis, j'ai pu reconstituer un fichier Excel, puis projeter toutes ces données dans un graphique; la densité des points est telle qu'il n'est même pas nécessaire de tracer les contours des continents:

La position géographique des 17774 observations dans un simple graphique Excel. Pour comparaison, j'ai superposé deux images issues des anciennes pages du site web de Larry Hatch, pour l'Europe et les Etats-Unis.

Son jeu de données reste intéressant et unique au monde dans la mesure où il s'appuie sur 50 années d'observations référencées par des ouvrages "classiques" et reconnus, ainsi que plus de 20 années de travail et d'extraction pointilleuse. Souvent les cas relevés sont connus et ont été enquêtés.

Il existe toutefois un biais dans la dimension spatiale, car ce jeu de données couvre essentiellement les pays anglo-saxons; cela étant ce n'est pas gênant pour une analyse en fréquence comme nous allons la faire.

Résultats préliminaires

Les deux premiers graphiques étaient déjà présentés par Larry Hatch.

Le premier résultat consiste à extraire le nombre d'observations par mois sur 54 ans (1946-2000). Les 17774 observations ont été préalablement consolidées par mois:

Des "vagues" d'observations sont observées. Toutefois, correspondent-elles à un intérêt accru de la part des ufologues, des medias ou du public ?

Le deuxième résultat est exprimé par le graphique suivant, fréquentiel, il correspond au nombre de couples d'observations séparées exactement de x semaines, x étant porté en abscisse. Là également, ce graphique est identique à celui qui avait été originellement proposé sur le site de Larry Hatch:

J'ai ici noté X1, X2, X3, etc... les pics de fréquences les plus représentés, exprimés en semaines.

A noter que j'ai eu un peu de mal à retrouver ce graphique : Larry Hatch expliquait qu'il avait été réalisé suivant une idée originale de Jacques Vallée, qui lui-même, lorsque je lui ait demandé ne se souvenait plus (cela devait être il y a plus de 20 ans!) Après de nombreux d'essais, j'ai fini par retrouver l'algorithme que je fournis ici:

// Le nombre d'observations par semaine sur 50 années est préalablement calculé (N semaines couvertes)
// L'algorithme parcours l'ensemble des k semaines d'observation (Xn[k] = nb evts )
// et observe s'il existe, pour chacune d'elle, une autre observation située 
// à 1 période i, où l'on fait varier i de 1 à N. Xk[] est le tableau des résultats. 
 
for ($i=0;$i<$N;$i++) $Xk[$i] = 0;			
  			
for ($k=0;$k<$N;$k++) {			
	$k_val = $Xn[$k];		
	// teste l'existence de valeurs à différents écarts de période		
	// et par rapport au point courant. $i fait varier la période.		
	for ($i=$k+1;$i<$N;$i++) {		
		if ($Xn[$i]>0)	
			$Xk[$i-$k] = $Xk[$i-$k] + $Xn[$i]*$k_val;
	}		
}			

Il n'est pas très compliqué, et à l'évidence, il ne s'agit pas ici d'une transformée de fourier: cette méthode ne permet pas de reconstruire la courbe originale.

Analyse des résultats

Ce qui est très intéressant est que le résultat précédent fait émerger une information qui n'a jusqu'alors jamais été (à ma connaissance) remarquée. Sur ce site j'en parlais déjà il y a 3 ans, néanmoins comme j'ignorais la méthode permettant d'y arriver je ne pouvais pas m'avancer.

En effet, si nous poursuivons le graphique précédent, (maintenant que je dispose des données pour le faire !), au delà des 1000 semaines portées en abscisse :

Les traits rouges permettent ici de repérer les pics. Ils correspondent aux écarts de temps privilégiés entre deux observations indépendantes - nous retrouvons notamment les écarts de temps entre les "vagues" d'observation du premier graphique.

Ayons à l'esprit que ce résultat NE DEPEND PAS D'UN OBSERVATEUR INDIVIDUEL. Nous observons l'émergence de choses très particulières.

Premièrement, une fonction de puissance décrit relativement la position de 5 des pics ci-dessus. Représentée par les barres verticales vertes, elle s'écrit précisément :

x (années) = q0.2a*X avec a=0,516210739 et q0=10,34929702

Or, ce qu'il y a de remarquable, c'est que :

• q₀, est l'offset dans un graphe en log₂, soit précisément la période moyenne des cycles du soleil (cycles de Schwabe) calculés sur la durée considérée (1946-1996),
• Dans un graphe en Log₂, a la pente est calculée comme : log₂(X5) - log₂(X3)/2 = log₂(X5/X3)/2 , ou l'on retrouve X5 = q₀ = 10,34 et X3 ~ q₀/2 = 5,05. (Si X3 avait été strictement égal à q₀/2 nous aurions eu a = 1/2)

Ennoncé différemment, la fonction de puissance qui décrit les intervalles X3, X4, X5, X9, X12 est facteur des cycles du soleil. Dans le tableau suivant sont calculés le rang X des cycles lorsque projetés en log₂, représentés par les traits verts du graphique précédent:

Ce tableau calcule le rang des pics suivant la fonction discrète x (années) = 10,35*2^0,51*X

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(1) Consistant à revoir à l'accéléré ce qui a fait de nous ce que nous sommes. Une forme d'intégration/compilation de l'information.